Les performances de Deepseek Coder sont considérablement influencées par sa composition de 87% de code et de 13% de langage naturel. Ce mélange unique permet au modèle d'exceller dans diverses tâches de codage tout en maintenant une forte compréhension contextuelle des langages de programmation.
Impact de la composition du code
1. Performances de codage améliorées: le pourcentage élevé de code dans les données de formation permet à Deepseek Coder d'obtenir des résultats de pointe sur des repères de codage comme Humaneval et MBPP, avec des scores atteignant jusqu'à 90,2% de précision ** [1] [ 5]. Cette performance dépasse de nombreux modèles open-source et propriétaires existants, ce qui indique que le modèle est particulièrement apte à générer des extraits de code précis.
2. Compréhension du langage naturel: l'inclusion de 13% de données sur le langage naturel, principalement en anglais et en chinois, améliore la capacité du modèle à comprendre et à générer des commentaires, de la documentation et des instructions utilisateur. Ce contexte linguistique est crucial pour les tâches qui nécessitent non seulement la génération de code, mais aussi les explications ou les interactions en langage naturel, ce qui rend le modèle polyvalent à travers différents scénarios de programmation [2] [4].
3. Cette capacité est renforcée par les données de code étendues, ce qui lui permet de résoudre les défis de codage complexes qui s'étendent efficacement sur plusieurs fichiers [1]. La capacité du modèle à maintenir le contexte sur de longues séquences (jusqu'à 16 384 jetons, extensibles à 128k **) améliore encore ses performances dans les projets logiciels à grande échelle [1].
4. Formation de remplissage (FIM): Cette stratégie de formation innovante permet au modèle de générer du code en remplissant les lacunes dans les blocs de code existants. La quantité substantielle de données de code prend en charge cette fonctionnalité, améliorant les capacités de débogage et d'achèvement du code du modèle, qui sont essentielles pour les développeurs [1] [3].
5. Tunage des instructions: Le modèle subit un accord d'instruction avec des données supplémentaires qui incluent à la fois le code et les instructions de langue naturelle. Ce processus affine sa capacité à répondre avec précision aux requêtes utilisateur et à générer des extraits de code contextuellement pertinents, en tirant parti de son expertise de codage et de ses capacités linguistiques [1] [5].
En résumé, la composition spécifique de 87% de code et de 13% de langage naturel offre un codeur Deepseek d'un cadre robuste pour comprendre et générer efficacement le contenu de programmation. Cet équilibre améliore non seulement ses performances de codage, mais garantit également qu'elle peut communiquer efficacement dans le langage humain, ce qui en fait un outil puissant pour les développeurs.
Citations:
[1] https://blog.premai.io/open-source-code-language-models-deepseek-qwen-and-beyond/
[2] https://dataloop.ai/library/model/thebloke_deepseek-coder-67b-base-awq/
[3] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/?tab=readme-ov-file
[4] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base
[5] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[6] https://arxiv.org/pdf/2401.14196.pdf
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base
[8] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-67b-instruct/